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申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本发明公开了一种基于个性化信息的学生评价方法，包括以下：S1：构建数据集；S2：构建评价模型，导入S1中的学生数据至特征编码器中，分别获取个人信息特征表示、习题信息特征表示和个性化信息特征表示；S3：导入S2中的基本信息特征表示至认知诊断模块中，获得认知诊断特征表示；S4：导入S2中的个性化信息特征表示至个性化信息增强模块中，获取个性化特征表示；S5：导入S3的认知诊断特征表示和S4的个性化特征表示至预测模块中，获取预测答题结果，构建损失函数对评价模型进行优化，最小化损失函数以更新评价模型的参数。本发明通过整合和利用学生的个性化信息，从而显著提高了用于认知诊断的评价模型在准确度上的表现。
主权项：1.一种基于个性化信息的学生评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建数据集，数据集包括预处理后的学生数据，学生数据包括由个人信息和习题信息构成的基本信息和学生个性化信息；步骤S2：构建评价模型，评价模型包括特征编码器、认知诊断模块、个性化信息增强模块和预测模块，导入步骤S1中的学生数据至特征编码器中，分别获取个人信息特征表示、习题信息特征表示和个性化信息特征表示；其中，个人信息特征表示和习题信息特征表示构成基本信息特征表示；步骤S3：导入步骤S2中的基本信息特征表示至认知诊断模块中，获得认知诊断特征表示；步骤S4：导入步骤S2中的个性化信息特征表示至个性化信息增强模块中，获取个性化特征表示；步骤S5：导入步骤S3的认知诊断特征表示和步骤S4的个性化特征表示至预测模块中，获取预测答题结果，构建损失函数对评价模型进行优化，最小化损失函数以更新评价模型的参数。
全文数据：
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百度查询： 江西师范大学 一种基于个性化信息的学生评价方法
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